CN114553085A - 一种人工心脏泵用电机无传感器控制方法 - Google Patents

一种人工心脏泵用电机无传感器控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种人工心脏泵用电机无传感器控制方法。所述控制方法在建立人工心脏泵用电机数学模型的基础上，采用高频注入法与滑模观测器相结合的方法来检测人工心脏泵用电机转子的位置和转速。所述控制方法在转子的低速域内采用高频注入法，在转子的中高速域采用滑模观测器，兼并两者的优势，同时针对两种方法的不足，分别对它们进行了改进，并采用基于GAPSO优化的速域切换算法实现不同转速估计方法间的平滑切换。本发明可实现人工心脏泵用电机转子全速域内的无传感器控制，对减小人工心脏泵体积、置入传感器及线路造成的感染以及提高控制性能具有重要的价值和意义。

Description

一种人工心脏泵用电机无传感器控制方法
技术领域
本发明涉及生物医学工程领域，具体地涉及一种人工心脏泵用电机无传感器控制方法。
背景技术
心力衰竭已成为威胁人类生命健康的严重疾病，人工心脏泵辅助衰竭心脏完成泵血功能，是治疗心衰的一种重要手段。人工心脏泵的工作环境是很特殊的，在人的身体中，这就对心脏泵的可植入性有很高的要求，必须保证心脏泵用电机的体积足够小，重量足够轻，对人体血液的损害尽可能低。人工心脏泵用电机跟常规永磁电机类似，一般采用位置传感器来获得转子位置信息，然而传感器的安装不仅会导致电机体积和重量的增加，而且在高速运行下也会影响控制系统性能。另外，接线的增加也会受到电磁干扰的影响，甚至造成感染，明显不适合人工心脏的工作场合。因此，对人工心脏泵用电机转子位置和转速的精确检测具有重要的价值和意义。近年来，随着无传感技术的快速发展，越来越多电机采用了无传感器技术来代替传统的转子位置传感器，对无传感技术的检测精度也提出了更高的要求。
中国发明专利CN112087175B公开了一种永磁同步电机速度辨识方法，用于电机转速和位置获取，为了解决有位置传感器速度辨识方法传感器安装困难和无位置传感器速度辨识方法辨识结果对环境敏感等问题，它提出一种基于电机振动检测的速度辨识方法，本发明在电机定子侧建立了虚拟旋转dq坐标轴，并在其d轴上注入电压信号，使电机在运行时产生振动，并利用带通滤波器和低通滤波器对由振动传感器获取的电机振动信号进行处理，通过转速观测器从处理后的信号中辨识转速和转子位置信息。它所用传感器安装简便，易于维修，而且具有速度和位置辨识算法简单，在线辨识结果精度高，对电机参数变化敏感性低，适用范围广等优势。
中国发明专利CN112271977A公开了一种基于相电流斜率差法的开关磁阻电机无位置传感器控制方法。它通过对非导通相电流上升、下降的暂态过程进行理论分析，得出电流上升和下降斜率的比值关系，并结合实时检测转速对比值进行周期性调整，通过对电流上升斜率进行多点采样，进而得到非导通相电流斜率差值。它简化了传统相电流斜率差法电流采样和数据处理过程，避免了电流下降区间受电流波动影响导致采样值不准等问题，并对线性度较好的电流上升区间进行多点采样计算斜率，克服了电流传感器及放大器存在零点偏移以及增益误差对采样值的影响，提高了位置检测精度，而且它对不同开关磁阻电机均适用，扩大了简化相电流斜率差法的使用范围，具有普适性。
中国发明专利CN11564995B公开了一种基于自适应全阶位移观测器的直线振荡电机控制方法，包括构建全阶位移观测器。它将系统等效弹簧弹性系数和等效阻尼系数作为待辨识参数，将全阶位移观测器作为可调模型，将电机本体作为参考模型；根据可调模型和参考模型误差构建误差状态方程；利用波波夫超稳定性理论，得到使误差状态方程收敛的运行上限截止频率和可调参数自适应率；使电机低于上限截止频率运行，将运行过程中测量得到的电机电流和电压信号输入全阶位移观测器，实现频率跟踪和位移控制。它可快速准确地同时实现直线振荡电机的谐振频率跟踪控制和无位置传感器控制。
虽然目前现有的无传感器控制方法能够较好地完成电子转子位置和转速的检测，但检测精度仍有待提高。另外，无传感器技术应用在人工心脏领域的报道几乎没有，如何利用无传感器技术实现人工心脏泵用电机转子位置和转速的检测，从而减小人工心脏泵体积、置入传感器及线路造成的感染以及提高控制性能，是目前亟待解决的问题。
发明内容
本发明提供一种人工心脏泵用电机无传感器控制方法，以实现人工心脏泵用无轴承永磁同步电机(BPMSM)的转子位置和转速检测，省去传感器，从而减小人工心脏泵的体积、感染率以及控制性能。
为了实现上述目的，本发明提供一种人工心脏泵用电机无传感器控制方法，其在建立人工心脏泵用电机数学模型的基础上，采用高频注入法与滑模观测器相结合的方法来检测人工心脏泵用电机转子的位置和转速；所述无传感器控制方法在转子的低速域内采用改进高频注入法，在转子的中高速域采用改进滑模观测器，并采用基于遗传粒子群优化的速域切换算法以实现两种不同转速估计方法间的平滑切换。
进一步地，所述转子的中高速域采用的改进滑模观测器包括：
(1)采用饱和函数代替传统滑模观测器采用的开关控制函数sign(x)以克服其在零点处不连续，导致人工心脏泵用电机控制系统出现的抖振问题；
(2)针对传统滑模观测器，采用反电动势自适应估计环节替代传统滑模观测器中的低通滤波器以克服观测出的电机反电势在采样频率上产生很多波纹的问题；通过引入自适应参数，设计合适的反电动势自适应律，降低采用锁相环技术对电机转子位置和转速估计时的误差；
(3)采用遗传粒子群算法优化滑模观测器的性能参数，进一步降低了人工心脏泵用电机控制系统抖振。
进一步地，所述转子的低速域内采用的改进高频注入法包括：
(1)首先，改进高频电压注入的高频信号为一旋转综合矢量，该旋转综合矢量的幅值恒定，相对于估计d轴的旋转角频率为ωh；所述注入的高频信号产生的d轴电流分量只包含旋转角频率为ωh的谐波，不存在信号注入轴与实际d轴旋转速度不同步引起的转矩低频谐波；
(2)其次，改进高频电压注入在估计d轴和估计q轴的分量幅值相等，且相位相差90度，两个高频分量产生的零序电压具有对称性，通过积化和差变换即可使得零序电压为
Figure BDA0003520787900000031
的形式，只需与
Figure BDA0003520787900000032
积化和差，即可分离出唯一的低频项
Figure BDA0003520787900000033
不包含六倍频干扰信号。其中：θ为实际的转子位置角，
Figure BDA0003520787900000034
为估计的转子位置角，
Figure BDA0003520787900000035
为转子估计误差角，t为时间，a、b为待定系数。
进一步地，所述速域切换算法包括：引入权重系数λ1、λ2，选取目标函数为转速组合预测误差的平方和，分别采用单独使用一种控制方法获得的转速估计值作为输入，权重系数λ1、λ2作为待优化参数，采用遗传粒子群算法寻得最优权重系数，再代入速域切换公式中获得转子位置和转速检测值。
进一步地，所述锁相环技术包括产生反电动势差的鉴相器、对反电动势差中的高频信号及噪声信号进行滤波的环路滤波器以及一个压控振荡器，三者结合输出电机转子位置角的估计值。
进一步地，所述人工心脏泵用电机为无轴承永磁电机。
进一步地，所述的人工心脏泵用电机无传感器控制方法由仿真软件进行仿真测试人工心脏泵用电机的转子位置和转速的估计效果。
本发明的有益效果：
(1)本发明的一种人工心脏泵用电机无传感器控制方法，采用高频注入法与滑模观测器相结合的方法来检测人工心脏泵用电机转子的位置和转速，显著提高了检测精度；其不仅能抑制传统高频注入法转子估计误差中的六次谐波，提高转子位置估计精度，也能减少低频转矩脉动，从而降低转速波动；并提出了一个反电动势自适应估计环节替代传统的低通滤波器，通过引入自适应参数，设计合适的反电动势自适应律，从而降低锁相环技术对电机转子位置和转速的估计误差。
(2)本发明的一种人工心脏泵用电机无传感器控制方法，该方法的使用让人工心脏泵省去了位置传感器，可以减小人工心脏泵的研发体积、线路的减少也降低了感染率及复杂程度，提高了系统的控制性能。
(3)本发明的一种人工心脏泵用电机无传感器控制方法，该控制方法具备较强的通用性和灵活性，可为人工心脏泵无传感器控制领域的研究人员提供参考。
附图说明
附图是用来提供对本发明实施方式的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明实施方式，但并不构成对本发明实施方式的限制。在附图中：
图1是本发明的一种人工心脏泵用电机无传感器控制方法的原理图；
图2是本发明改进的高频注入法的结构框图；
图3是本发明改进的滑模观测器的结构框图；
图4是本发明遗传粒子群算法的流程图；
图5是本发明的无传感器控制方法的转子位置检测效果图；
图6是本发明的无传感器控制方法的转子位置误差图；
图7是本发明的无传感器控制方法的转子转速检测效果图；
图8是本发明的无传感器控制方法的转子转速误差图；
图9是包括本发明的无传感器控制方法在内的三种人工心脏泵用电机无传感器控制方法的转子位置检测对比结果图；
图10是包括本发明的无传感器控制方法在内的三种人工心脏泵用电机无传感器控制方法的转子转速检测对比结果图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
在本发明实施方式中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
如图1所示，为了实现上述目的，本发明的实施方式提供一种人工心脏泵用电机无传感器控制方法的原理图，由图1可知：
本发明的无传感器控制方法在建立人工心脏泵用电机数学模型的基础上，采用高频注入法与滑模观测器相结合的方法来检测人工心脏泵用电机转子的位置和转速。其中，本发明的无传感器控制方法在转子的低速域内采用高频注入法，在转子的中高速域采用滑模观测器，兼并两者的优势；同时针对两种方法的不足，分别对它们进行了改进，并采用基于遗传粒子群(GAPSO)优化的速域切换算法实现两种不同转速估计方法间的平滑切换，从而实现人工心脏泵用电机转子位置和转速的检测。所述人工心脏泵用电机为无轴承永磁电机。
本发明的无传感器控制方法具体的方法步骤如下：
首先，根据人工心脏泵用永磁电机的工作原理及麦克斯韦方程，得到人工心脏泵用永磁电机的数学模型方程如下式所示：
Figure BDA0003520787900000051
Figure BDA0003520787900000052
Figure BDA0003520787900000053
Figure BDA0003520787900000054
式中，θ表示电机转子角度；uα、uβ表示α-β坐标系下电压分量；iα、iβ表示α-β坐标系下电流分量；eα、eβ表示α-β坐标系下的反电动势分量；R表示转矩绕组上的等效电阻；L表示转矩绕组上的等效电感；J表示转动惯量；ψf表示磁链幅值；ψα、ψβ表示α-β坐标系下的磁链幅值分量；ω表示电机转速；pn表示转矩绕组极对数；Te表示电磁转矩；TL表示负载转矩。
建立的转矩模型可为人工心脏泵无传感器控制奠定模型基础。
其次，开始设计无传感器控制方法，分为三个部分，分别是低速域内采用的改进高频注入法设计，中高速域采用的改进滑模观测器设计，以及不同转速估计方法间平滑切换的速域切换算法设计。
第一部分，改进频注入法的设计流程如下：
传统高频注入法的注入电压可以表示为以下公式：
Figure BDA0003520787900000061
式中，
Figure BDA0003520787900000062
分别为d-q坐标下高频电压信号分量；U为高频电压信号的幅值；ωh为高频电压信号的频率；t为时间。
假设θ为实际的转子位置角，
Figure BDA0003520787900000063
为估计的转子位置角，
Figure BDA0003520787900000064
为转子估计误差角，可以得到以下公式：
Figure BDA0003520787900000065
传统高频电压注入下的零序电压URN的表达式如下：
Figure BDA0003520787900000066
式中，Ld为电机的d轴电感，Lq为电机的q轴电感，L2为定子电感的二次谐波幅值，L0为定子电感的平均值，M0为定子互感的平均值。
为了获得转子位置和速度，对零序电压URN进行信号调制，具体的解调过程如下式所示：
Figure BDA0003520787900000067
其中，LPF为解调信号，其表达式如下：
Figure BDA0003520787900000068
式中的参数含义参见上文。从上式可以看出，在稳态条件下，转子位置估计值等于实际值
Figure BDA0003520787900000069
转子位置估计值中存在幅值较大的六次谐波分量(6θ)，这将影响低速域时转子位置的估计精度。为了解决上述问题，本发明提出一种改进的高频注入方法，其改进原理如下：
(1)首先，改进的高频注入法的高频信号为一旋转综合矢量，该综合矢量的幅值恒定，相对于估计d轴的旋转角频率为ωh。因此，注入信号产生的d轴电流分量只包含频率为ωh的谐波，不存在信号注入轴与实际d轴旋转速度不同步引起的转矩低频谐波。
(2)其次，改进的高频注入法在估计d轴和估计q轴的分量幅值相等，且相位相差90度，两个高频分量产生的零序电压具有对称性，通过积化和差变换即可使得零序电压为
Figure BDA00035207879000000610
的形式，只需与
Figure BDA00035207879000000611
积化和差，即可分离出唯一的低频项
Figure BDA0003520787900000071
不包含六倍频干扰信号。
改进的高频注入方法的结构框如图2所示，具体理论推导如下：
改进的高频注入方法在估计d轴分量产生的零序电压UO1如下式所示：
Figure BDA0003520787900000072
式中，UAA1、UBB1、UCC1分别表示三相绕组感应出来的电压，其他参数含义参见上文。
该方法特别之处在于同时在q轴上注入了高频分量
Figure BDA0003520787900000073
进而产生如下零序电压：
Figure BDA0003520787900000074
UO1和U′O1具有高度的对称性，将两者之和为新的零序电压定义为U′RN，并对其进行调制变换，其公式如下：
Figure BDA0003520787900000075
Figure BDA0003520787900000076
式中，
Figure BDA0003520787900000077
该值为一定值。
通过上式的解调变换，即可分离出唯一的低频项
Figure BDA0003520787900000078
不包含六倍频干扰信号。与传统高频注入法相比，转子位置估计误差中的六次谐波可以得到抑制。同时，该高频信号产生的的转矩脉动为：
Figure BDA0003520787900000079
式中，Lq表示电机在q轴上的电感；S表示复参变量。
从上式可以看出，式中只有频率为ωh的一个脉动转矩，转矩脉动谐波少，转速脉动小。
以上推导过程可以说明，本发明的改进的高频注入方法不仅能抑制传统高频注入法转子估计误差中的六次谐波，提高转子位置估计精度，也能减少低频转矩脉动，从而降低转速波动。
第二部分，改进滑模观测器的设计流程如下：
由人工心脏泵用永磁电机的数学模型可知，反电动势决定了转速和转子位置角，且反电动势分量eα、eβ为正弦波。滑模观测器原理是：将人工心脏泵用永磁电机中可以观测到的定子相电流、相电压作为输入量，根据滑模变结构控制原理构造滑模观测器，通过滑模观测器估算出反电动势信息，进而得到转子位置角度信息与转速信息。常规滑模观测器的设计流程如下所示。
由人工心脏泵用永磁电机的数学模型可得α-β坐标系下的电流状态方程如下式所示：
Figure BDA0003520787900000081
Figure BDA0003520787900000082
根据滑模变结构控制原理定义滑模面为：
Figure BDA0003520787900000083
式中：
Figure BDA0003520787900000084
为滑模观测器的观测电流；iα、iβ为通过采样电路得到的实测电流；sα、sβ表示α-β坐标系下滑模切换面s(x)的分量，L表示转矩绕组上的等效电感。
结合滑模观测理论将定子观测电流与定子实际电流做差可得到滑模切换面s(x)。选取常数切换的开关切换法作为滑模控制函数，如下所示：
u(x)＝Kssign(x)
式中，sign(x)为数学符号函数，当x大于0时函数值为1，当x小于0时函数值为-1；Ks为滑模增益。
将反电动势分量eα、eβ用电流误差开关信号函数表示，可得到传统滑模电流观测器如下式所示：
Figure BDA0003520787900000085
Figure BDA0003520787900000086
Figure BDA0003520787900000087
Figure BDA0003520787900000088
利用上式可进一步得到电机定子电流误差估算方程如下式所示：
Figure BDA0003520787900000089
Figure BDA00035207879000000810
式中，
Figure BDA00035207879000000811
为滑模观测器的电流误差，
Figure BDA00035207879000000812
传统滑模观测器采用的开关控制函数sign(x)在零点处不连续，导致控制系统在时间和空间上均存在滞后现象。此外，系统惯性和测量误差使运动轨迹反复穿越滑模切换面、形成锯齿波，使系统在运行过程中出现抖振现象。
针对上述传统滑模观测器出现的抖振问题，本发明提出的改进滑模观测器，其结构框图如图3所示，作出了如下改进：
(1)首先采用饱和函数sat代替传统开关函数。所采用的饱和函数表达式如下所示：
Figure BDA0003520787900000091
式中，Sα,β表示饱和函数的横坐标；E0为边界层厚度。边界层厚度较大时，将影响扩展滑模观测器的响应速度，降低系统对参数变化和外部扰动的鲁棒性。因此，选择边界层厚度时应在能满足抑制滑模抖振需求的前提下，尽可能减小E0，本文选择E0＝0.5，可以同时满足系统的鲁棒性和精确度要求。
因此，传统滑模观测器中的电机定子电流误差估算方程可改写成：
Figure BDA0003520787900000092
Figure BDA0003520787900000093
式中，Ks为滑模增益，R表示转矩绕组上的等效电阻。
当系统处于滑动模态时，有
Figure BDA0003520787900000094
由此可得反电动势的估算方程：
Figure BDA0003520787900000095
Figure BDA0003520787900000096
式中，
Figure BDA0003520787900000097
为滑模观测器的反电动势误差。
(2)当采用滑模观测器控制时，观测出的电机反电势在采样频率上会产生更多的波纹。为了克服该问题，本发明提出了一个反电动势自适应估计环节替代传统的低通滤波器：通过引入自适应参数，设计合适的反电动势自适应律，从而降低锁相环对电机转子位置和转速的估计误差。
具体细节如下所示。
首先，设计反电动势的自适应律如下：
Figure BDA0003520787900000098
Figure BDA0003520787900000099
Figure BDA00035207879000000910
式中：
Figure BDA0003520787900000101
为滑模观测器的反电动势观测值；
Figure BDA0003520787900000102
电机转速的观测值；μ是一个正常数。μ取值过小，将会导致滑模观测器估计的反电动势波形失真，引起滑模控制系统震荡。反之，μ取值过大，则会增加系统的响应时间，从而影响滑模控制系统的动态性能。
针对μ取值困难的问题，本发明采用遗传粒子群优化算法对参数μ进行寻优处理，获得一个最优的μbest，使得滑模控制系统的动态性能最佳。
其次，对人工心脏泵用电机数学模型的反电动势部分进行微分，可得：
Figure BDA0003520787900000103
Figure BDA0003520787900000104
根据以上公式设计反电动势的自适应律，即：
Figure BDA0003520787900000105
Figure BDA0003520787900000106
Figure BDA0003520787900000107
(3)采用锁相环技术实现电机转子位置和转速的估计，产生反电动势差的鉴相器，对反电动势差中的高频信号及噪声信号进行滤波的环路滤波器，再加上一个压控振荡器，就可以输出电机转子位置角的估计值。
第三部分，速域切换算法的设计流程如下：
(1)为实现全速域内不同位置与转速估计方法间的平滑切换，所述速域切换算法引入了权重系数λ1、λ2，假设采用单独改进高频注入方法在系统稳定后获得的转速估计值和位置估计值分别为
Figure BDA0003520787900000108
和
Figure BDA0003520787900000109
采用单独改进滑模观测器在系统稳定后获得的转速估计值和位置估计值分别为
Figure BDA00035207879000001010
和
Figure BDA00035207879000001011
速域切换算法的转子转速估计值和位置估计值分别为
Figure BDA00035207879000001012
和
Figure BDA00035207879000001013
则有：
Figure BDA00035207879000001014
Figure BDA00035207879000001015
(2)选取目标函数为转速组合预测误差的平方和，分别采用单独使用一种控制方法在系统稳定后获得的转速估计值作为输入，权重系数λ1、λ2作为待优化参数，目的是实现目标函数值最小。将不同估计方法间平滑切换的工程问题转化为目标优化的数学问题，其中目标函数可表示为：
Figure BDA0003520787900000111
s.t.λ1+λ2＝1
0＜λ1，λ2＜1
式中：n为速域切换算法中需要切换的个数，此处n＝2；i表示第i个方法，i为整数。
(3)将两种不同速域下改进方法得到的转子位置和转速的检测值分别带入步骤(2)目标函数中，采用如图4所示的遗传粒子群算法求解目标函数。寻得最优权重系数。
(4)将步骤(3)得到的权重系数代入至步骤(1)的速域切换算法公式中，得到转子位置和转速检测值
Figure BDA0003520787900000112
最后，为了验证本发明人工心脏泵用电机无传感器控制方法的有效性，本发明采用MATLAB/Simulink软件对图1所示的本发明的一种人工心脏泵用电机无传感器控制方法的原理图进行建模并仿真，得到了能直观反映转子位置角度的估计值和实际值之间关系的转子位置跟踪仿真图及位置误差图，如图5、图6所示；以及转子转速跟踪仿真图及转速误差图，如图7、图8所示。为了验证本发明人工心脏泵用电机无传感器控制方法的优越性，在MATLAB/Simulink分别建立基于常规高频注入法和滑模观测器和常规的无传感器控制方法仿真模型。设置相同的仿真时间，将得到的结果与本文的方法进行对比分析。得到的对比结果如图9、图10所示。
从图5的转子位置跟踪仿真图可以看出，转子位置检测值与转子位置实际值的曲线基本重合，在电机刚启动的时候转速比较低的时候也没有出现不能准确估计转子实际位置的问题，实现了对转子位置的准确跟踪。从图6的转子位置误差图可以看出，本发明的无传感器控制方法的转子位置的检测误差在0.029-0.033rad范围内，完全能满足位置精度需求。
从图7的转子转速跟踪仿真图可以看出，转子转速检测值与转子位置实际值仅在电机启动和提速时存在一定抖动，当电机稳定运行后的实际转速曲线和转速检测曲线基本重合，总体上能够实现了对转子转速的准确跟踪。从图8的电机稳定运行时的转子转速误差图可以看出，本发明的无传感器控制方法的转子转速的检测误差在0.088-0.090rad/s范围内，完全能满足转速精度需求。而且也没发现在运行过程中出现抖振现象，说明本发明的人工心脏泵用电机无传感器控制方法对滑模观测器的抖振现象抑制明显。
从图9的包括本发明无传感器控制方法在内的三种人工心脏泵用电机无传感器控制方法的转子位置检测对比结果图可以看出，相对于常规高频注入法、高频注入与参考模型相结合的方法，本方面采用改进的高频注入法与改进滑模观测器相结合的方法在转子位置检测上具有一定优势，从图9的放大图可以发现本发明方法的位置检测曲线最接近实际位置曲线，跟踪误差更小，检测精度更高。
从图10的包括本发明无传感器控制方法在内的三种人工心脏泵用电机无传感器控制方法的转子转速检测对比结果图可以看出，相对于常规高频注入法、高频注入与参考模型相结合的方法，本方面采用改进的高频注入法与改进滑模观测器相结合的方法在转子转速检测上也具有一定优势，从图10的放大图可以发现本发明方法的位置检测曲线更为平滑，曲线的走势也更实际位置曲线最为接近，跟踪误差更小，检测精度更高。
上述对比分析验证了本发明的优越性。
以上结合附图详细描述了本发明的可选实施方式，但是，本发明实施方式并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明实施方式的技术构思范围内，可以对本发明实施方式的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明实施方式的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本发明实施方式对各种可能的组合方式不再另行说明。

Claims (7)

1.一种人工心脏泵用电机无传感器控制方法，其特征在于：所述无传感器控制方法在建立人工心脏泵用电机数学模型的基础上，采用高频注入法与滑模观测器相结合的方法来检测人工心脏泵用电机转子的位置和转速；所述无传感器控制方法在转子的低速域内采用改进高频注入法，在转子的中高速域采用改进滑模观测器，并采用基于遗传粒子群优化的速域切换算法以实现两种不同转速估计方法间的平滑切换。
2.根据权利要求1所述的人工心脏泵用电机无传感器控制方法，其特征在于，所述转子的中高速域采用的改进滑模观测器包括：
(1)采用饱和函数代替传统滑模观测器采用的开关控制函数sign(x)以克服其在零点处不连续，导致人工心脏泵用电机控制系统出现的抖振问题；
(2)针对传统滑模观测器，采用反电动势自适应估计环节替代传统滑模观测器中的低通滤波器以克服观测出的电机反电势在采样频率上产生很多波纹的问题；通过引入自适应参数，设计合适的反电动势自适应律，降低采用锁相环技术对电机转子位置和转速估计时的误差；
(3)采用遗传粒子群算法优化滑模观测器的性能参数，进一步降低了人工心脏泵用电机控制系统抖振。
3.根据权利要求1所述的人工心脏泵用电机无传感器控制方法，其特征在于，所述转子的低速域内采用的改进高频注入法包括：
(1)首先，改进高频电压注入的高频信号为一旋转综合矢量，该旋转综合矢量的幅值恒定，相对于估计d轴的旋转角频率为ωh；所述注入的高频信号产生的d轴电流分量只包含旋转角频率为ωh的谐波，不存在信号注入轴与实际d轴旋转速度不同步引起的转矩低频谐波；
(2)其次，改进高频电压注入在估计d轴和估计q轴的分量幅值相等，且相位相差90度，两个高频分量产生的零序电压具有对称性，通过积化和差变换即可使得零序电压为
Figure FDA0003520787890000011
的形式，只需与
Figure FDA0003520787890000012
积化和差，即可分离出唯一的低频项
Figure FDA0003520787890000013
不包含六倍频干扰信号，其中：θ为实际的转子位置角，
Figure FDA0003520787890000014
为估计的转子位置角，
Figure FDA0003520787890000015
为转子估计误差角，t为时间，a、b为待定系数。
4.根据权利要求1所述的人工心脏泵用电机无传感器控制方法，其特征在于，所述速域切换算法包括：引入权重系数λ1、λ2，选取目标函数为转速组合预测误差的平方和，分别采用单独使用一种控制方法获得的转速估计值作为输入，权重系数λ1、λ2作为待优化参数，采用遗传粒子群算法寻得最优权重系数，再代入速域切换公式中获得转子位置和转速检测值。
5.根据权利要求2所述的人工心脏泵用电机无传感器控制方法，其特征在于：所述锁相环技术包括产生反电动势差的鉴相器、对反电动势差中的高频信号及噪声信号进行滤波的环路滤波器以及一个压控振荡器，三者结合输出电机转子位置角的估计值。
6.根据权利要求1所述的人工心脏泵用电机无传感器控制方法，其特征在于：所述人工心脏泵用电机为无轴承永磁电机。
7.根据权利要求1所述的人工心脏泵用电机无传感器控制方法，其特征在于：所述的人工心脏泵用电机无传感器控制方法由仿真软件进行仿真测试人工心脏泵用电机的转子位置和转速的估计效果。
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CN115645735B (zh) * 2022-08-29 2024-10-29 中国科学院赣江创新研究院 一种人工心脏泵多目标生理控制方法、系统、装置及存储介质

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